Mathematisches Institut
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik

M.Sc. Jonas Schießl

• Projektmitarbeiter
• Raum: 3.2 01 544 (NW II)
• E-Mail: jonas.schiessl@uni-bayreuth.de

Projekt: „Stochastische Optimale Steuerung und MPC – Dissipativität, Risiko und Regelgüte“

Software: nMPyC (Python Paket zum Lösen optimaler Steuerungsprobleme via MPC)

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Lehrstuhl für Angewandte Mathematik

• Modellprädiktive Regelung
• Stochastische Systeme
• System- und Kontrolltheorie

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Publikationen

Artikel (referiert)    

Jonas Schießl, Michael Heinrich Baumann, Timm Faulwasser and Lars Grüne: On the relationship between stochastic turnpike and dissipativity notions. In: IEEE Transactions on Automatic Control, (2024). - .
doi:10.1109/TAC.2024.3504352

Gabriele Eichfelder, Lars Grüne, Lisa Krügel and Jonas Schießl: Relaxed dissipativity assumptions and a simplified algorithm for multiobjective MPC. In: Computational Optimization and Applications, 86 (2023). - S. 1081-1116.
doi:10.1007/s10589-022-00398-4

Artikel in Konferenzbänden (referiert)    

Jonas Schießl, Ruchuan Ou, Timm Faulwasser, Michael Heinrich Baumann and Lars Grüne: Pathwise turnpike and dissipativity results for discrete-time stochastic linear-quadratic optimal control problems. In: 2023 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC). - Singapore, Singapore : 2023. - S. 2790-2795.
doi:10.1109/CDC49753.2023.10384081

Diskussionspapiere & Preprints    

Jonas Schießl, Ruchuan Ou, Timm Faulwasser, Michael Heinrich Baumann and Lars Grüne: Near-optimal performance of stochastic economic MPC.. - Bayreuth, 2024-03. - 7 S.
doi:10.48550/arXiv.2403.15159

Ruchuan Ou, Jonas Schießl, Michael Heinrich Baumann, Lars Grüne and Timm Faulwasser: A Polynomial Chaos Approach to Stochastic LQ Optimal Control: Error Bounds and Infinite-Horizon Results.. - Dortmund ; Bayreuth, 2023-11. -
doi:10.48550/arXiv.2311.17596

Jonas Schießl, Ruchuan Ou, Timm Faulwasser, Michael Heinrich Baumann and Lars Grüne: Turnpike and dissipativity in generalized discrete-time stochastic linear-quadratic optimal control.. - Bayreuth, 2023-09. -
doi:10.48550/arXiv.2309.05422

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M.Sc. Jonas Schießl
ab 10/2022: Projektmitarbeiter

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Universität Bayreuth
95440 Bayreuth

Raumnummer 3.2 01 544

Gebäude: NW II

Telefon: +49 (0)921 55-3280
E-Mail: Jonas.Schiessl@uni-bayreuth.de